基于私家车保有量预测与调控的灰色模型研究

利用灰色系统理论建立了私家车保有量预测的数学模型,针对对某地区1996—2007年连续12年私家车保有量,利用该灰色预测模型得到了该地区2008年和2009年私家车保有量分别为174.08及266.11万辆的预测结果.针对影响私家车保有量的人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等11个指标,利用灰色关联分析法得出:要控制汽车废气的排放量,就必须限制私家车的增长,加快发展公共交通,为市民出行提供便利的乘车环境.

基于改进BP神经网络私家车保有量的预测研究

根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用1996年至2007年的数据进行训练和检验,得到了预测仿真的结果,预测值与实际值的误差比传统的神经网络预测的误差更小,达到了预期的目的。

基于指数平滑法对我国私家车保有量的预测

我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间,对私家车保有量进行科学预测是确定我国公路交通长短期发展规划,解决交通拥堵、能源紧张、环境污染、资源短缺等一系列问题的关键。首先根据我国2000-2011年的私家车保有量的变化,采用均方误差最小的原则选取指数平滑系数,建立二次、三次指数平滑模型,进而利用该模型对我国2012-2016年的汽车保有量进行预测,为使预测结果趋于合理,最后运用相关系数原理进行评价,选择相对理想的预测结果,从而为私家车保有量的相关决策提供参考。

武汉市私家车保有量增长的模型分析

近年来,随着我国经济稳健增长,家用汽车行业呈现广阔的发展前景。私家车保有量的变化趋势与我国基础设施建设事业的规划、交通和环保等政策的制定有着密切的联系,因此,准确地预测未来私家车保有量具有重要的意义。文章以武汉市1996～2007年私家车发展情况为研究对象,分别运用时间序列预测模型、计量经济学模型和灰色系统模型预测未来私家车保有量,以确保数据结果的有效性,并针对性地提出相关政策建议。

我国私家车保有量的模型分析

我国社会经济的快速发展，为我国私家车的发展提供了巨大的空间。然而，交通堵塞、环境污染等问题也接踵而来，这与我国汽车行业的发展具有密切的联系。因此，对私家车保有量进行科学预测具有重要意义。本文以我国1990-2012年私家车保有量为研究对象，分别利用非线性回归预测法、弹性预测法、改进的弹性预测法和二次曲线指数平滑法对私家车保有量进行预测，并以使均方误差MSE最小为原则，选择出最优的预测模型———改进的弹性预测模型对2013-2015年我国私家车保有量进行预测。

基于熵值法的PSOBP神经网络私家车保有量的预测

为解决现有的BP神经网络对私家车保有量的预测中存在的对初始权值和阈值敏感、易陷入局部极小点和收敛速度慢等问题，针对粒子群算法具有全局搜索寻优的特点，该文提出了基于熵值法的采用粒子群算法优化的BP神经网络的模型。我们用新建立的模型进行私家车保有量的预测，并将其结果与传统BP算法以及模拟退火法进行比较，结果表明新的模型有效的防止了网络陷入局部极小值的可能。明显提高了神经网络模型预测的速度和准确性。

基于协整和灰色模型的上海市私家车保有量影响因素分析

从缓解上海市交通拥堵角度出发，运用协整与灰色关联度两种分析方法，对上海市私家车保有量的影响因素展开研究，同时依据灰色理论预测了未来5年的私家车保有量。结果表明，轨道交通运营车辆数量是主要影响因素；为控制私家车保有量的增长，需要加快轨道交通的建设，提高市民低碳出行的意识。

辽宁省私家车保有量增长及影响因素分析

近年来,辽宁省的经济稳步发展,私家车保有量在快速上升.私家车保有量的变化趋势与辽宁省的基础设施建设、城市发展、交通以及环保等政策的制定有着密切联系,因此,准确的预测未来辽宁省私家车保有量有重要意义.本文以辽宁省1996~2015年私家车发展情况为研究对象,运用统计学及计量经济学相关知识,建立多元线性回归模型来分析私家车保有量的影响因素,经过模型检验和修正,进而分析各因素与保有量的影响关系.最后,根据得到的研究结果,对未来几年辽宁省私家车保有量进行预测并针对辽宁特殊的社会经济状况,为改善建成环境中潜藏着的复杂问题提出相关政策和建议.

基于计量分析法对私家车保有量的影响因素及调控策略分析:以成都市为例

随着我国城市经济的快速发展,人们对出行的要求越来越高,私家车消费也呈逐年增长的趋势.私家车的普及提高了人们的生活水平,推动了我国经济的发展,但与此同时,私家车的使用也给我们带来了负外部性影响.对成都市私家车保有量的影响因素进行深入研究,通过数理分析得出私家车保有量和相关影响因素之间的相互关系,为合理控制引导成都市私家车的发展速度,为成都市基础设施建设规划、交通和环保等政策的制定提供参考.

中国的收入分布与私家车保有量——基于分省面板数据的实证分析

文章在解释了人均私家车保有量与收入分布(以人均GDP水平为均值,城乡收入差距为方差)关系的基础之上,首次以新型市场的代表国家——中国为对象,对中国各省区近20年面板数据进行分析,得到如下实证结果:此模型中包含的所有我们认为对人均私家车保有量有着不可忽视影响的合理变量都被证实其影响显著,其中以衡量收入分布的两个指标和二者的交互项最为突出。

基于时间序列的西安市私家车保有量预测研究

根据西安市2000—2013年私家车保有量的发展变化，对14年原始数据运用时间序列分析指数平滑法进行拟合，并对未来3年进行时间序列预测。

基于Logistic模型的哈尔滨市私家车保有量预测

近年来,城市私家车保有量大幅增加,为了准确预测哈尔滨市私家车的保有量,基于Logistic模型建立了私家车保有量预测模型。首先通过预测哈尔滨未来人口数量确定人口峰值,长春市与哈尔滨市的经济发展与人口变化趋势相似,因此对长春市户均人口数进行回归分析,预测长春市户均人口数,进而通过类比法确定哈尔滨未来的户均人口数。结合人口峰值、户均人口数、户均机动车数量对哈尔滨市未来私家车保有量进行预测。结果表明,私家车保有量预测模型的拟合效果良好,哈尔滨市私家车保有量在未来22年内继续增长,2027—2032年哈尔滨市私家车数量的发展处于快速增长阶段,在2042年将达到431.96万辆,为避免城市拥挤和环境污染问题,应制定政策加以干预。

北京市私家车保有量的计量经济学分析

从缓解北京市交通过于拥堵的角度出发,本文旨在就1986～2010年城镇家庭人均可支配收入、公共交通数量、公路里程、燃料、动力类价格指数和刺激购买私家车的政策等因素对北京市私家车保有量的影响进行实证分析,建立以私家车保有量为被解释变量、以其他影响因素为解释变量的计量经济学模型,然后利用Eviews软件对模型进行参数估计和多种检验,并加以修正。最后,得出有关结论,并对缓解北京市交通拥堵现状提供一些可供参考的建议。

关于我国UBI车险制度构建的探讨

汽车产业的发展,促进了机动车保险业务的迅速扩张。据中国汽车工业协会分析预测,到2020年,中国机动车保有量将突破3.5亿辆并成为世界第一机动车大国。随着我国私家车保有量的不断增长,汽车己经成为居民财产的重要组成部分,如何分散和规避行车风险以及提高风险化解意识已成为社会公众关注的焦点问题。我国车险未来有着广阔的市场需求,然而在传统车险表面发展繁荣的背后,其"从车主义"的定价模式也日渐暴露出深层问题。

智慧停车未来在哪?

停车难症结所在从三组数据来看,大抵可以简单厘清当前城市停车问题的症结。其一,停车需求急速增长。据公安部统计,2019年全国新注册登记汽车2578万辆,汽车保有量达2.6亿辆,其中私家车保有量首次突破2亿辆。截至2019年底,全国66个城市汽车保有量超过百万辆,30个城市超200万辆。其二,停车位供给增长落后于需求增长。

基于系统动力学的上海市汽车牌照拍卖制度效果的检验

文章以上海市私家车保有量作为研究对象,运用系统动力学的知识,确定了私家车保有量的影响因素,界定了系统的边界,分析了各个影响因素之间的因果关系和系统结构,并画出系统的因果反馈回路。在此基础上建立了没有私车拍卖制度的私家车保有量增长的系统动力学模型,采用VENSIM并进行模拟仿真,得到了在没有政策限制下的私家车保有量的趋势,将模拟的结果和实际的私家车保有量进行对比,检验了汽车牌照拍卖制度的实施效果。最后对其他影响因素进行了灵敏度分析,为抑制私家车的增长提出其他的决策建议。

一种基于因子分析改进的RBF神经网络算法

针对RBF神经网络在处理大规模多维数据时,网络结构不易设计、收敛时间较长、训练次数较多等不足,在原有的RBF神经网络模型的基础上,结合因子分析算法可以对大规模数据进行降维处理的优点,提出一种FA-RBF神经网络算法.利用该算法首先可以先对输入的数据进行降维处理,将处理后的数据作为神经网络的输入进行网络的训练和仿真.FA-RBF算法可以有效地简化网络结构、提高收敛速度、节省训练时间.将该算法用于私家车保有量的预测中,预测结果显示FA-RBF算法较之于PCA-RBF和RBF神经网络算法,其预测精度有所提高,训练时间及误差平方和都明显降低.

便捷的伦敦公交

英国(UNITED KINGDOM)首都伦敦(LONDON)是一座古老又现代化的城市,城区面积1577平方公里,人口828万人。作为全球私家车保有量最高的城市之一,伦敦市区平均每四人中就有一辆汽车,这不是财富的象征,拥堵成为了这座城市的伤痛。为改善城市交通状况,伦敦建立起以地铁、公交为主力的全方位公共交通系统。

徐州市智慧停车系统架构设计

1背景停车是现代人生活中的一项刚需,随着城市私家车保有量不断攀升,停车位资源显得日益稀缺。据徐州市交通部门统计,截至2019年底,徐州市中心城区共有停车泊位约41.3万个,其中配建停车泊位约25.5万个,路外公共停车泊位9万个,路内停车泊位3.8万个。徐州市中心城区共有小客车52.5万辆,根据《江苏省城市综合交通规划导则》,参考相关城市车位配比,按照每辆小客车1.3个车位,徐州市中心城区现状停车泊位总需求约为64.3万个,其中路外公共泊位需要配置8.4万个,缺02.4万个;路内泊位需要4.5万个,缺口0.7万个。

Grab:东南亚独角兽神话

历经10年,将东南亚400余座城市,数以千万计的司机、外卖送餐员和中小商家囊括其中,成功打造一款集出行、餐饮、购物、投资、支付甚至保险等业务于一体的“超级应用”。不经意间,Grab创造了东南亚独角兽崛起的神话。直指痛点的本土化东南亚地区普遍存在私家车保有量低、公共交通基础设施差、人口密度大、打车难度及危险系数高等问题。